CN115035847A - 一种led屏系数校正方法、装置和设备 - Google Patents

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CN115035847A CN202210822797.8A CN202210822797A CN115035847A CN 115035847 A CN115035847 A CN 115035847A CN 202210822797 A CN202210822797 A CN 202210822797A CN 115035847 A CN115035847 A CN 115035847A
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Abstract

本发明公开了一种LED屏系数校正方法、装置和设备，方法包括：采集基色图像；对每一基色图像进行预处理；根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，若是，则对四个顶角灯点进行重新定位；基于定位结果对基色图像进行倾斜校正；根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，并将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正。从而提高了基色图像定位的准确性，并可基于正确的图像信息进行亮度系数校正，从而提高了校正后的LED显示屏的亮度均匀性。

Description

一种LED屏系数校正方法、装置和设备
技术领域
本发明属于LED屏系数校正技术领域，具体涉及一种LED屏系数校正方法、装置和设备。
背景技术
LED显示屏具有图像清晰、色彩鲜艳、稳定性好、高亮度、光效高、寿命长以及功耗低等优点，且LED显示屏不受空间限制，可以根据用户要求设计屏的大小，用以表征文字、图案和图像。由于制造工艺等原因，LED的特性具有很大不同，具体表现在LED灯点在亮度上存在20％的差异，即红、绿、蓝三个通道都有20％的差异，导致存在亮度不一致的现象，严重影响了显示质量。为了克服LED显示屏亮度的非均匀性问题，逐点校正技术应运而生，用于提高LED显示屏的均匀性，改善显示质量。
目前LED显示屏行业内针对存在亮度差异的LED显示屏处理方式主要包括：利用相机等测量设备结合逐点校正系统对显示屏进行校正，以消除LED灯点之间的亮度差异，达到显示屏亮色度的高度均匀一致性。然而，通过相机采集得到的图像由于畸变、图像倾斜等原因并不能保证图像中灯点严格按照理想的形状进行排列分布，导致获取的灯点坐标不够准确，进而导致亮度校正结果不够精确，无法满足用户视觉需求。
基于上述，本发明亟需提出有效的方案来解决上述问题，
发明内容
本发明的目的是提供一种LED屏系数校正方法、装置和设备，用以解决现有技术中存在的图像中灯点无法严格按照理想的形状进行排列分布，导致获取的灯点坐标不够准确，进而导致亮度校正结果不够精确，无法满足用户视觉需求的技术问题。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，本发明提供一种LED屏系数校正方法，包括：
利用图像采集设备采集得到LED显示屏的三个基色图像，其中，基色图像包括红色图像、绿色图像和蓝色图像；
对每一基色图像进行预处理，以提取每一基色图像中每一灯点的中心坐标；
根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，利用灯点定位算法对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，若是，则对四个顶角灯点进行重新定位；
基于定位结果对基色图像进行倾斜校正；
根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，并将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正。
在一种可能的设计中，在将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正之后，所述方法还包括：
对当前LED显示屏的亮度均匀性进行检测。
在一种可能的设计中，利用图像采集设备采集得到LED显示屏的三个基色图像，包括：
控制LED显示屏分别显示红色、绿色和蓝色，并将显示屏的亮度调节至最大，利用CCD相机分别采集红色图像、绿色图像和蓝色图像。
在一种可能的设计中，对每一基色图像进行预处理，以提取每一基色图像中每一灯点的中心坐标，包括：
利用彩色转灰度算法将每一基色图像转化为灰度图像，并在灰度图像中的非图像点区域提取部分像素灰度值的平均值；
对所述灰度图像进行二值化处理：将灰度图像中小于阈值的像素灰度值设为O，并将大于阈值的像素灰度值设为1，其中，灰度值阈值设为二倍于非图像点区域灰度值的平均值；
从二值化后的灰度图像中获取每一灯点中密度大于预设密度且灰度值大于阈值的像素区域，并将该像素区域的中心作为每一灯点的中心坐标。
在一种可能的设计中，根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，利用灯点定位算法对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，包括：
设LED显示屏左上角顶点为坐标系原点，找出同一基色图像中所有灯点的中心Y轴坐标小于第一Y轴坐标阈值的灯点并进行框选，得到第一筛选框；
对第一筛选框内的点按照X坐标值从小到大进行排列并选取框内X坐标值与最小X坐标值之差的绝对值小于D/2的灯点并进行框选，得到第二筛选框，其中，D表示两个连续灯点之间的理想距离；
从第二筛选框中选取Y轴坐标值最大的点作为左下角顶点，实现定位；
找出同一基色图像中所有灯点的中心X轴坐标小于第一X轴坐标阈值的灯点并进行框选，得到第三筛选框；
对第三筛选框的点按照Y坐标值从小到大进行排列并选取框内Y坐标值与最小Y坐标值之差的绝对值小于D/2的灯点并进行框选，得到第四筛选框；
从第四筛选框中选取X轴坐标值最大的点作为右下角顶点，实现定位；
基于二向排序方法，实现对左下角顶点和右上角顶点的定位。
在一种可能的设计中，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，包括：
将初步定位得到的四个顶角灯点进行连线，得到四边形的四条边线L1、L2、L3和L4，并分别计算得到四个直线方程的参数，其中，L1和L2是X轴坐标上相互平行的两条边线，L3和L4是Y轴坐标上相互平行的两条边线；
分别计算四边形内每一灯点分别到4条边线之间的距离，并将距离小于D/2的灯点分别归类到4条边线上，然后将边线L1和L2上的灯点按X坐标值从小到大进行排列，并将边线L3和L4上的灯点按Y坐标值从小到大进行排列，得到每条边线上灯点的数量N1、N2、N3和N4；
比较基色图像实际的行列数与计算得到的行列数是否相等，若否，则判定顶角处存在故障灯点。
在一种可能的设计中，基于定位结果对基色图像进行倾斜校正，包括：
通过cvFindContours函数分别提取四条边线L1、L2、L3和L4的轮廓，并通过cvDrawContours函数将轮廓画出；
计算边线L1和L2相较于水平方向的斜率或计算L3和L4相较于垂直方向的斜率，并基于斜率计算结果对每行或每列的灯点进行倾斜校正。
在一种可能的设计中，根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，包括：
获取同一基色图像内每一灯点的亮度值，并计算所有灯点的亮度平均值；
利用预设的加权系数对所述亮度平均值进行加权，得到目标校正亮度值。
第二方面，本发明提供一种LED屏系数校正装置，包括：
图像采集模块，用于利用图像采集设备采集得到LED显示屏的三个基色图像，其中，基色图像包括红色图像、绿色图像和蓝色图像；
坐标提取模块，用于对每一基色图像进行预处理，以提取每一基色图像中每一灯点的中心坐标；
定位模块，用于根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，利用灯点定位算法对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，若是，则对四个顶角灯点进行重新定位；
倾斜校正模块，用于基于定位结果对基色图像进行倾斜校正；
系数校正模块，用于根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，并将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正。
在一种可能的设计中，所述装置还包括：
均匀性检测模块，用于对当前LED显示屏的亮度均匀性进行检测。
在一种可能的设计中，所述图像采集模块具体用于：
控制LED显示屏分别显示红色、绿色和蓝色，并将显示屏的亮度调节至最大，利用CCD相机分别采集红色图像、绿色图像和蓝色图像。
在一种可能的设计中，所述坐标提取模块具体用于：
利用彩色转灰度算法将每一基色图像转化为灰度图像，并在灰度图像中的非图像点区域提取部分像素灰度值的平均值；
对所述灰度图像进行二值化处理：将灰度图像中小于阈值的像素灰度值设为O，并将大于阈值的像素灰度值设为1，其中，灰度值阈值设为二倍于非图像点区域灰度值的平均值；
从二值化后的灰度图像中获取每一灯点中密度大于预设密度且灰度值大于阈值的像素区域，并将该像素区域的中心作为每一灯点的中心坐标。
在一种可能的设计中，所述定位模块具体用于：
设LED显示屏左上角顶点为坐标系原点，找出同一基色图像中所有灯点的中心Y轴坐标小于第一Y轴坐标阈值的灯点并进行框选，得到第一筛选框；
对第一筛选框内的点按照X坐标值从小到大进行排列并选取框内X坐标值与最小X坐标值之差的绝对值小于D/2的灯点并进行框选，得到第二筛选框，其中，D表示两个连续灯点之间的理想距离；
从第二筛选框中选取Y轴坐标值最大的点作为左下角顶点，实现定位；
找出同一基色图像中所有灯点的中心X轴坐标小于第一X轴坐标阈值的灯点并进行框选，得到第三筛选框；
对第三筛选框的点按照Y坐标值从小到大进行排列并选取框内Y坐标值与最小Y坐标值之差的绝对值小于D/2的灯点并进行框选，得到第四筛选框；
从第四筛选框中选取X轴坐标值最大的点作为右下角顶点，实现定位；
基于二向排序方法，实现对左下角顶点和右上角顶点的定位。
在一种可能的设计中，所述定位模块还用于：
将初步定位得到的四个顶角灯点进行连线，得到四边形的四条边线L1、L2、L3和L4，并分别计算得到四个直线方程的参数，其中，L1和L2是X轴坐标上相互平行的两条边线，L3和L4是Y轴坐标上相互平行的两条边线；
分别计算四边形内每一灯点分别到4条边线之间的距离，并将距离小于D/2的灯点分别归类到4条边线上，然后将边线L1和L2上的灯点按X坐标值从小到大进行排列，并将边线L3和L4上的灯点按Y坐标值从小到大进行排列，得到每条边线上灯点的数量N1、N2、N3和N4；
比较基色图像实际的行列数与计算得到的行列数是否相等，若否，则判定顶角处存在故障灯点。
在一种可能的设计中，所述倾斜校正模块具体用于：
通过cvFindContours函数分别提取四条边线L1、L2、L3和L4的轮廓，并通过cvDrawContours函数将轮廓画出；
计算边线L1和L2相较于水平方向的斜率或计算L3和L4相较于垂直方向的斜率，并基于斜率计算结果对每行或每列的灯点进行倾斜校正。
在一种可能的设计中，所述系数校正模块具体用于：
获取同一基色图像内每一灯点的亮度值，并计算所有灯点的亮度平均值；
利用预设的加权系数对所述亮度平均值进行加权，得到目标校正亮度值。
第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的LED屏系数校正方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的LED屏系数校正方法。
第五方面，本发明提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的LED屏系数校正方法。
本发明相较于现有技术的有益效果为：
本发明通过采集基色图像；对每一基色图像进行预处理；根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，若是，则对四个顶角灯点进行重新定位；基于定位结果对基色图像进行倾斜校正；根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，并将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正。从而提高了基色图像定位的准确性，并可基于正确的图像信息进行亮度系数校正，从而提高了校正后的LED显示屏的亮度均匀性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的LED屏系数校正方法的流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图和实施例或现有技术的描述对本发明作简单地介绍，显而易见地，下面关于附图结构的描述仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。
实施例
为了提高LED显示屏的亮度均匀性，以克服现有的的图像中灯点无法严格按照理想的形状进行排列分布，导致获取的灯点坐标不够准确，进而导致亮度校正结果不够精确，无法满足用户视觉需求的技术缺陷，本申请实施例提供了一种LED屏系数校正方法，可基于正确的图像信息进行亮度系数校正，从而提高了校正后的LED显示屏的亮度均匀性。
下面将对本申请实施例提供的LED屏系数校正方法进行详细说明。
其中，需要说明的是，本申请实施例提供的LED屏系数校正方法可应用于任意使用软件系统(例如安卓系统或IOS系统)的终端设备来进行显示屏亮度校正，其中，终端设备包括但不限于工业计算机、个人电脑、平板电脑和智能手机等，此处不做限定。为便于描述，除特别说明外，本申请实施例均以工业计算机为执行主体进行说明。可以理解，所述执行主体并不构成对本申请实施例的限定，在其他的一些实施例中可以采用个人电脑、或其他类型的终端设备作为执行主体。
如图1所示，是本申请实施例提供的LED屏系数校正方法的流程图，所述LED屏系数校正方法包括但不限于由步骤S1～S5实现：
步骤S1.利用图像采集设备采集得到LED显示屏的三个基色图像，其中，基色图像包括红色图像、绿色图像和蓝色图像；
其中，需要说明的是，由于LED显示屏的每个像素点均是由红色、绿色和蓝色三种颜色的LED(发光二极管)组成的，因此需要对每一种颜色的发光二极管的发光系数进行校正。现有的方法通常是设置亮度最低值作为目标亮度值，并将亮度调整至目标亮度值进行校正，但这种方法将导致亮度过低，影响用户的视觉体验。
因此，在步骤S1中，利用图像采集设备采集得到LED显示屏的三个基色图像，包括：
控制LED显示屏分别显示红色、绿色和蓝色，并将显示屏的亮度调节至最大，利用CCD相机分别采集红色图像、绿色图像和蓝色图像，从而可以采集到亮度明显的至少3个基色图像。
步骤S2.对每一基色图像进行预处理，以提取每一基色图像中每一灯点的中心坐标；
其中，需要说明的是，对LED显示屏进行亮度校正的前提是找到基色图像上的灯点与显示屏灯点之间位置的一一对应关系，从而才能在计算到目标校正系数后对每一灯点进行逐点校正，提高校正效率，因此，需要在亮度系数校正前确定基色图像中所有灯点的中心坐标，然后基于中心坐标对各灯点进行定位，从而找到图像中灯点与LED显示屏中灯点的对应关系。
优选的，在步骤S2中，对每一基色图像进行预处理，以提取每一基色图像中每一灯点的中心坐标，包括：
步骤S21.利用彩色转灰度算法将每一基色图像转化为灰度图像，并在灰度图像中的非图像点区域提取部分像素灰度值的平均值；
其中，需要说明的是，由于在确定灯点的具体位置之前，需要对采集的图像进行灰度处理，由于灯点一般由矩阵的方式进行排列，且灯点区域与背景区域的灰度值存在明显差异，基于此，可对图像进行二值化处理。
步骤S22.对所述灰度图像进行二值化处理：将灰度图像中小于阈值的像素灰度值设为O，并将大于阈值的像素灰度值设为1，其中，灰度值阈值设为二倍于非图像点区域灰度值的平均值；
步骤S23.从二值化后的灰度图像中获取每一灯点中密度大于预设密度且灰度值大于阈值的像素区域，并将该像素区域的中心作为每一灯点的中心坐标。
其中，需要说明的是，由于每一灯点位置的像素灰度值较高，且高于灰度值阈值的点分布密集且分布形状趋近于圆形，因此将每一灯点中密度大于预设密度且灰度值大于阈值的像素区域作为每一灯点的中心坐标，可最优表征该灯点的坐标位置。
步骤S3.根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，利用灯点定位算法对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，若是，则对四个顶角灯点进行重新定位；
其中，需要说明的是，在以图像左上角为坐标原点的像素坐标系下，无论是镜头畸变、相机倾斜还是其他因素导致拍摄图像的LED灯点不能严格按照规律排列，其拍摄所得图像的左上角和右下角顶点分别为到坐标原点的最近点和最远点。但是如果位于4个顶点的LED灯珠出现故障的情况，则无法完成角点定位。因此本实施例在定位排序的基础上将故障灯点所在位置按照周围点坐标排列规律可进行自动补点。
在步骤S3中，根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，利用灯点定位算法对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，包括：
步骤S31.设LED显示屏左上角顶点为坐标系原点，找出同一基色图像中所有灯点的中心Y轴坐标小于第一Y轴坐标阈值的灯点并进行框选，得到第一筛选框；其中，优选的，第一Y轴坐标阈值可以是Ymax-3D，Ymax表示最大Y轴坐标值；
步骤S32.对第一筛选框内的点按照X坐标值从小到大进行排列并选取框内X坐标值与最小X坐标值之差的绝对值小于D/2的灯点并进行框选，得到第二筛选框，其中，D表示两个连续灯点之间的理想距离；
步骤S33.从第二筛选框中选取Y轴坐标值最大的点作为左下角顶点，实现定位；
步骤S34.找出同一基色图像中所有灯点的中心X轴坐标小于第一X轴坐标阈值的灯点并进行框选，得到第三筛选框；其中，优选的，第一X轴坐标阈值可以是Xmax-3D，Xmax表示最大Y轴坐标值；
步骤S35.对第三筛选框的点按照Y坐标值从小到大进行排列并选取框内Y坐标值与最小Y坐标值之差的绝对值小于D/2的灯点并进行框选，得到第四筛选框；
步骤S36.从第四筛选框中选取X轴坐标值最大的点作为右下角顶点，实现定位；
步骤S37.基于二向排序方法，实现对左下角顶点和右上角顶点的定位。
优选的，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，包括：
将初步定位得到的四个顶角灯点进行连线，得到四边形的四条边线L1、L2、L3和L4，并分别计算得到四个直线方程的参数，其中，L1和L2是X轴坐标上相互平行的两条边线，L3和L4是Y轴坐标上相互平行的两条边线；
分别计算四边形内每一灯点分别到4条边线之间的距离，并将距离小于D/2的灯点分别归类到4条边线上，然后将边线L1和L2上的灯点按X坐标值从小到大进行排列，并将边线L3和L4上的灯点按Y坐标值从小到大进行排列，得到每条边线上灯点的数量N1、N2、N3和N4；
比较基色图像实际的行列数与计算得到的行列数是否相等，若否，则判定顶角处存在故障灯点。
步骤S4.基于定位结果对基色图像进行倾斜校正；
在步骤S4中，基于定位结果对基色图像进行倾斜校正，包括：
步骤S41.通过cvFindContours函数分别提取四条边线L1、L2、L3和L4的轮廓，并通过cvDrawContours函数将轮廓画出；
步骤S42.计算边线L1和L2相较于水平方向的斜率或计算L3和L4相较于垂直方向的斜率，并基于斜率计算结果对每行或每列的灯点进行倾斜校正。
步骤S5.根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，并将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正。
在步骤S5中，根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，包括：
获取同一基色图像内每一灯点的亮度值，并计算所有灯点的亮度平均值；
利用预设的加权系数对所述亮度平均值进行加权，得到目标校正亮度值。
其中，需要说明的是，在计算到目标校正亮度值之后，通过将目标亮度值与所有灯点的亮度值相除得出系数矩阵，即可得到每一灯点的校正矩阵，从而可以对每一灯点进行逐点校正。
在将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正之后，所述方法还包括：
对当前LED显示屏的亮度均匀性进行检测。
具体的，通过在最高灰度级和最高亮度级下显示白场，用亮度计测量每个灯点的亮度值，并计算平均值，然后计算各点亮度均匀性，从而可对校正效果进行检测。
基于上述公开的内容，本实施例通过采集基色图像；对每一基色图像进行预处理；根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，若是，则对四个顶角灯点进行重新定位；基于定位结果对基色图像进行倾斜校正；根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，并将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正。从而提高了基色图像定位的准确性，并可基于正确的图像信息进行亮度系数校正，从而提高了校正后的LED显示屏的亮度均匀性。
第二方面，本发明提供一种LED屏系数校正装置，包括：
图像采集模块，用于利用图像采集设备采集得到LED显示屏的三个基色图像，其中，基色图像包括红色图像、绿色图像和蓝色图像；
坐标提取模块，用于对每一基色图像进行预处理，以提取每一基色图像中每一灯点的中心坐标；
定位模块，用于根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，利用灯点定位算法对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，若是，则对四个顶角灯点进行重新定位；
倾斜校正模块，用于基于定位结果对基色图像进行倾斜校正；
系数校正模块，用于根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，并将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正。
在一种可能的设计中，所述装置还包括：
均匀性检测模块，用于对当前LED显示屏的亮度均匀性进行检测。
在一种可能的设计中，所述图像采集模块具体用于：
控制LED显示屏分别显示红色、绿色和蓝色，并将显示屏的亮度调节至最大，利用CCD相机分别采集红色图像、绿色图像和蓝色图像。
在一种可能的设计中，所述坐标提取模块具体用于：
利用彩色转灰度算法将每一基色图像转化为灰度图像，并在灰度图像中的非图像点区域提取部分像素灰度值的平均值；
对所述灰度图像进行二值化处理：将灰度图像中小于阈值的像素灰度值设为O，并将大于阈值的像素灰度值设为1，其中，灰度值阈值设为二倍于非图像点区域灰度值的平均值；
从二值化后的灰度图像中获取每一灯点中密度大于预设密度且灰度值大于阈值的像素区域，并将该像素区域的中心作为每一灯点的中心坐标。
在一种可能的设计中，所述定位模块具体用于：
设LED显示屏左上角顶点为坐标系原点，找出同一基色图像中所有灯点的中心Y轴坐标小于第一Y轴坐标阈值的灯点并进行框选，得到第一筛选框；
对第一筛选框内的点按照X坐标值从小到大进行排列并选取框内X坐标值与最小X坐标值之差的绝对值小于D/2的灯点并进行框选，得到第二筛选框，其中，D表示两个连续灯点之间的理想距离；
从第二筛选框中选取Y轴坐标值最大的点作为左下角顶点，实现定位；
找出同一基色图像中所有灯点的中心X轴坐标小于第一X轴坐标阈值的灯点并进行框选，得到第三筛选框；
对第三筛选框的点按照Y坐标值从小到大进行排列并选取框内Y坐标值与最小Y坐标值之差的绝对值小于D/2的灯点并进行框选，得到第四筛选框；
从第四筛选框中选取X轴坐标值最大的点作为右下角顶点，实现定位；
基于二向排序方法，实现对左下角顶点和右上角顶点的定位。
在一种可能的设计中，所述定位模块还用于：
将初步定位得到的四个顶角灯点进行连线，得到四边形的四条边线L1、L2、L3和L4，并分别计算得到四个直线方程的参数，其中，L1和L2是X轴坐标上相互平行的两条边线，L3和L4是Y轴坐标上相互平行的两条边线；
分别计算四边形内每一灯点分别到4条边线之间的距离，并将距离小于D/2的灯点分别归类到4条边线上，然后将边线L1和L2上的灯点按X坐标值从小到大进行排列，并将边线L3和L4上的灯点按Y坐标值从小到大进行排列，得到每条边线上灯点的数量N1、N2、N3和N4；
比较基色图像实际的行列数与计算得到的行列数是否相等，若否，则判定顶角处存在故障灯点。
在一种可能的设计中，所述倾斜校正模块具体用于：
通过cvFindContours函数分别提取四条边线L1、L2、L3和L4的轮廓，并通过cvDrawContours函数将轮廓画出；
计算边线L1和L2相较于水平方向的斜率或计算L3和L4相较于垂直方向的斜率，并基于斜率计算结果对每行或每列的灯点进行倾斜校正。
在一种可能的设计中，所述系数校正模块具体用于：
获取同一基色图像内每一灯点的亮度值，并计算所有灯点的亮度平均值；
利用预设的加权系数对所述亮度平均值进行加权，得到目标校正亮度值。
本实施例第二方面提供的前述装置的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见如上第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的方法，于此不再赘述。
第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的LED屏系数校正方法。
具体举例的，所述存储器可以但不限于包括随机存取存储器(Random-AccessMemory，RAM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、闪存(Flash Memory)、先进先出存储器(First Input First Output，FIFO)和/或先进后出存储器(First Input Last Output，FILO)等等；所述处理器可以不限于采用型号为STM32F105系列的微处理器；所述收发器可以但不限于为WiFi(无线保真)无线收发器、蓝牙无线收发器、GPRS(General Packet RadioService，通用分组无线服务技术)无线收发器和/或ZigBee(紫蜂协议，基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议)无线收发器等。此外，所述计算机设备还可以但不限于包括有电源模块、显示屏和其它必要的部件。
本实施例第三方面提供的前述计算机设备的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见如上第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的方法，于此不再赘述。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的LED屏系数校正方法。
其中，所述计算机可读存储介质是指存储数据的载体，可以但不限于包括软盘、光盘、硬盘、闪存、优盘和/或记忆棒(Memory Stick)等，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。
本实施例第四方面提供的前述计算机可读存储介质的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见如上第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的方法，于此不再赘述。
第五方面，本发明提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的LED屏系数校正方法。
本实施例第五方面提供的前述包含指令的计算机程序产品的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见如上第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的方法，于此不再赘述。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种LED屏系数校正方法，其特征在于，包括：
利用图像采集设备采集得到LED显示屏的三个基色图像，其中，基色图像包括红色图像、绿色图像和蓝色图像；
对每一基色图像进行预处理，以提取每一基色图像中每一灯点的中心坐标；
根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，利用灯点定位算法对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，若是，则对四个顶角灯点进行重新定位；
基于定位结果对基色图像进行倾斜校正；
根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，并将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正。
2.根据权利要求1所述的LED屏系数校正方法，其特征在于，在将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正之后，所述方法还包括：
对当前LED显示屏的亮度均匀性进行检测。
3.根据权利要求1所述的LED屏系数校正方法，其特征在于，利用图像采集设备采集得到LED显示屏的三个基色图像，包括：
控制LED显示屏分别显示红色、绿色和蓝色，并将显示屏的亮度调节至最大，利用CCD相机分别采集红色图像、绿色图像和蓝色图像。
4.根据权利要求1所述的LED屏系数校正方法，其特征在于，对每一基色图像进行预处理，以提取每一基色图像中每一灯点的中心坐标，包括：
利用彩色转灰度算法将每一基色图像转化为灰度图像，并在灰度图像中的非图像点区域提取部分像素灰度值的平均值；
对所述灰度图像进行二值化处理：将灰度图像中小于阈值的像素灰度值设为O，并将大于阈值的像素灰度值设为1，其中，灰度值阈值设为二倍于非图像点区域灰度值的平均值；
从二值化后的灰度图像中获取每一灯点中密度大于预设密度且灰度值大于阈值的像素区域，并将该像素区域的中心作为每一灯点的中心坐标。
5.根据权利要求1所述的LED屏系数校正方法，其特征在于，根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，利用灯点定位算法对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，包括：
设LED显示屏左上角顶点为坐标系原点，找出同一基色图像中所有灯点的中心Y轴坐标小于第一Y轴坐标阈值的灯点并进行框选，得到第一筛选框；
对第一筛选框内的点按照X坐标值从小到大进行排列并选取框内X坐标值与最小X坐标值之差的绝对值小于D/2的灯点并进行框选，得到第二筛选框，其中，D表示两个连续灯点之间的理想距离；
从第二筛选框中选取Y轴坐标值最大的点作为左下角顶点，实现定位；
找出同一基色图像中所有灯点的中心X轴坐标小于第一X轴坐标阈值的灯点并进行框选，得到第三筛选框；
对第三筛选框的点按照Y坐标值从小到大进行排列并选取框内Y坐标值与最小Y坐标值之差的绝对值小于D/2的灯点并进行框选，得到第四筛选框；
从第四筛选框中选取X轴坐标值最大的点作为右下角顶点，实现定位；
基于二向排序方法，实现对左下角顶点和右上角顶点的定位。
6.根据权利要求5所述的LED屏系数校正方法，其特征在于，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，包括：
将初步定位得到的四个顶角灯点进行连线，得到四边形的四条边线L1、L2、L3和L4，并分别计算得到四个直线方程的参数，其中，L1和L2是X轴坐标上相互平行的两条边线，L3和L4是Y轴坐标上相互平行的两条边线；
分别计算四边形内每一灯点分别到4条边线之间的距离，并将距离小于D/2的灯点分别归类到4条边线上，然后将边线L1和L2上的灯点按X坐标值从小到大进行排列，并将边线L3和L4上的灯点按Y坐标值从小到大进行排列，得到每条边线上灯点的数量N1、N2、N3和N4；
比较基色图像实际的行列数与计算得到的行列数是否相等，若否，则判定顶角处存在故障灯点。
7.根据权利要求6所述的LED屏系数校正方法，其特征在于，基于定位结果对基色图像进行倾斜校正，包括：
通过cvFindContours函数分别提取四条边线L1、L2、L3和L4的轮廓，并通过cvDrawContours函数将轮廓画出；
计算边线L1和L2相较于水平方向的斜率或计算L3和L4相较于垂直方向的斜率，并基于斜率计算结果对每行或每列的灯点进行倾斜校正。
8.根据权利要求1所述的LED屏系数校正方法，其特征在于，根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，包括：
获取同一基色图像内每一灯点的亮度值，并计算所有灯点的亮度平均值；
利用预设的加权系数对所述亮度平均值进行加权，得到目标校正亮度值。
9.一种LED屏系数校正装置，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于利用图像采集设备采集得到LED显示屏的三个基色图像，其中，基色图像包括红色图像、绿色图像和蓝色图像；
坐标提取模块，用于对每一基色图像进行预处理，以提取每一基色图像中每一灯点的中心坐标；
定位模块，用于根据每一基色图像中每一灯点的中心坐标，利用灯点定位算法对同一基色图像中的四个顶角灯点进行初步定位，判断四个顶角灯点中是否存在故障灯点，若是，则对四个顶角灯点进行重新定位；
倾斜校正模块，用于基于定位结果对基色图像进行倾斜校正；
系数校正模块，用于根据同一基色图像中所有灯点的亮度值计算目标校正亮度值，并将目标校正亮度值输送至LED显示屏进行亮度系数校正。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1-8任意一项所述的LED屏系数校正方法。
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